Python基础之:Python的数据结构
简介
不管是做科学计算还是编写应用程序,都需要使用到一些基本的数据结构,比如列表,元组,字典等。
本文将会详细讲解Python中的这些基础数据结构。
列表
列表也就是list,可以用方括号来表示:
In [40]: ages = [ 10, 14, 18, 20 ,25]
In [41]: ages
Out[41]: [10, 14, 18, 20, 25]
list有一些非常有用的方法,比如append,extend,insert,remove,pop,index,count,sort,reverse,copy等。
举个例子:
>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'
列表作为栈使用
栈的特点是后进先出,而列表为我们提供了append和pop方法,所以使用列表来实现栈是非常简单的:
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
列表作为队列使用
队列的特点是先进先出,但是使用列表在队列头部插入元素是很慢的,因为需要移动所有的元素。
我们可以使用 collections.deque 来快速的从两端操作:
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
列表推导式
要创建列表,通常的做法是使用for循环,来遍历列表,并为其设置值:
>>> squares = []
>>> for x in range(10):
... squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
或者我们可以使用列表推导式来更加简洁的生成列表:
squares = [x**2 for x in range(10)]
列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容:一个表达式,后面跟一个 for 子句,然后是零个或多个 for 或 if 子句。
列表推导式将会遍历for字句中的元素,并且使用表达式来求值,将生成的元素作为新的列表元素返回。
看一个复杂点的:
>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
上面的表达式等价于:
>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
... for y in [3,1,4]:
... if x != y:
... combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
列表推导式还可以嵌套,假如我们有一个矩阵:
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
可以使用下面的表达式将矩阵进行行列交换:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
或者使用更加简单的zip函数:
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
del
删除列表中的某个元素可以使用del。del可以删除列表中的某个特定的值,也可以删除切片,甚至删除整个列表:
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
>>> del a
元组
元组跟列表很类似,不同的是元组是不可变的。
元组是以小括号来表示的,或者可以不使用括号。
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
元组和List的操作很类似,都有切片和索引操作。
元组可以方便的进行解包:
>>> x, y, z = t
集合
集合使用set函数或者花括号来表示的。
集合中的元素是不重复的,这个一点和java中的set很类似。
因为字典的表示也是花括号,所以如果你需要创建一个空集合的话,需要使用set,因为空的 {} 表示的是字典。
看一些集合的简单例子:
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # letters in a or b or both
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
和列表一样,集合也支持推导式:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
字典
字典也是用花括号来表示的,不同的是字典中的元素是以 key:value的形式呈现的。
下面是字典的一些基本操作:
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
除了花括号,还可以使用dict函数来构建字典:
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
如果关键字是简单的字符的话,可以直接这样写:
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
同样的推导式也可以使用:
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
循环
我们一般使用for语句来遍历集合或者字典,list等。
当我们遍历字典的时候,可以使用items()方法来同时获取到key和value:
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
... print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave
如果是列表,那么可以使用enumerate 函数来获取到index和value:
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
... print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe
之前我们还使用了zip函数,zip函数可以将多个序列中的元素一一匹配:
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
本文已收录于 http://www.flydean.com/06-python-data-structure/
最通俗的解读,最深刻的干货,最简洁的教程,众多你不知道的小技巧等你来发现!
欢迎关注我的公众号:「程序那些事」,懂技术,更懂你!
Python基础之:Python的数据结构的更多相关文章
- 二十一. Python基础(21)--Python基础(21)
二十一. Python基础(21)--Python基础(21) 1 ● 类的命名空间 #对于类的静态属性: #类.属性: 调用的就是类中的属性 #对象.属性: 先从自己的内存空间里找名 ...
- Python基础+Pythonweb+Python扩展+Python选修四大专题 超强麦子学院Python35G视频教程
[保持在百度网盘中的, 可以在观看,嘿嘿 内容有点多,要想下载, 回复后就可以查看下载地址,资源收集不易,请好好珍惜] 下载地址:http://www.fu83.cc/ 感觉文章好,可以小手一抖 -- ...
- python基础实践 -python是一门动态解释性的强类型定义语言
python是一门动态解释性的强类型定义语言 Python能做什么? Python是一门综合性的语言,你几乎能在计算机上通过Python做任何事情,以下是Python应该最广泛的几个方面: 1.网络应 ...
- python基础-初识Python和不同语言之间的区别
一.Python的创始人谁? Python之父:吉多·范罗苏姆GuidovanRossum 吉多·范罗苏姆是一名荷兰计算机程序员,他作为Python程序设计语言的作者而为人们熟知.在Python社区, ...
- python基础7 ---python函数
python基础知识 一.闭包函数 1.闭包函数的定义:在一个内部函数中,在对外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包. 2.闭包函数的特点:自带作用域和延迟计算 补 ...
- python基础1 ---python简介
python基础 一.python前言 1.什么是编程语言 编程语言是程序员与计算机之间沟通的介质. 2.编程语言的分类 机器语言:机器语言是用二进制代码表示的计算机能直接识别和执行的一种机器指令的集 ...
- Python基础-1 python由来 Python安装入门 注释 pyc文件 python变量 获取用户输入 流程控制if while
1.Python由来 Python前世今生 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚 ...
- [Python基础]001.Python准备
Python准备 Python简介 使用版本 环境安装 编写第一个Python文件 编辑器选择 Python简介 Python是一种简单易学,功能强大的编程语言,它有高效率的高层数据结构,能简单而有效 ...
- Python基础 初识Python
机器码 机器码(machine code),学名机器语言指令,有时也被称为原生码(Native Code),是电脑的CPU可直接解读的数据. 通常意义上来理解的话,机器码就是计算机可以直接执行,并且执 ...
- Python基础之Python分类
python环境 编译型: 一次性将所有程序编译成二级制文件,开发效率极低,因为一旦出现BUG所有的程序需要全部重新编译 缺点: 开发效率低,不能跨平台 优点: 执行速度快 解释型: 当程序执行时,一 ...
随机推荐
- 『居善地』接口测试 — 6、Httpbin服务介绍
目录 1.Httpbin服务介绍 2.在Windows系统中部署Httpbin服务 3.在Linux系统中部署Httpbin服务 4.Httpbin访问方式 5.Httpbin常用调试接口 6.总结: ...
- RabbitMQ高级特性
消息的可靠投递 在使用Rabbitmq的时候,作为消息发送方希望杜绝任何消息丢失或者投递失败场景.Rabbitmq为我们提供了两种方式用来控制消息的投递可靠性模式 confirm确认模式 return ...
- window 共享打印机
https://www.zhihu.com/question/20653708 https://h30471.www3.hp.com/t5/da-yin-ji-yu-sao-miao-yi-de-an ...
- hugboy源库
=[个人整理的一些源库,均来自网络]= -[Ubuntu]- #阿里源 Ubuntu 20.04 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main re ...
- 云计算OpenStack核心组件---nova计算服务(7)
一.nova介绍 Nova 是 OpenStack 最核心的服务,负责维护和管理云环境的计算资源.OpenStack 作为 IaaS 的云操作系统,虚拟机生命周期管理也就是通过 Nova 来实现的. ...
- IDEA 查看类图功能(分析源码的利器)
引言 做过项目开发的童靴,应该会有这样的经历,就是刚进公司领导二话不说直接丢个项目,而且没有任何文档,让熟悉一下,一两周就让上手写代码.打开项目后就看到一堆类源码,完全不知道从何处入手,应该如何分析项 ...
- 重新整理 .net core 实践篇————依赖注入应用之生命法则[三]
前言 该章演示依赖注入中,对象的释放行为. 紧接上文表示,演示: services.AddSingleton<IMySingletonService, MySingletonService> ...
- Apache Jena Fuseki使用
下载Apache Jena Fuseki 先从apache官网下载fuseki压缩包.然后解压到目标文件夹. apache官网:http://jena.apache.org/download/ 这里我 ...
- java为什么是一次编译,多次解释
在编程语言中分为编译型语言.解释型语言,而我们的java语言既是编译型的也是解释型的,因为比如c语言是编译型的,因为我们将c语言的源代码编译过后就形成了.exe文件,这样windows系统就可以直接运 ...
- java IO教程《三》
缓冲区流讲解(Buffered) 什么是缓冲区? 缓冲流,也叫高效流,是对4个基本的File流的增强,所以也是4个流,按照数据类型分类: 字节缓冲流:BufferedInputStream,Buffe ...